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J-GLOBAL ID：201702223916972451   整理番号：17A0075265

遺伝子発現データ双方向クラスタリングアルゴリズムに基づく研究【JST・京大機械翻訳】

The research of Bi-clustering algorithm for gene expression data

著者 (6件)： Wang Zhiling (School of Mathematical Sciences,Heilongjiang University) ,  Wang Huakun (School of Mathematical Sciences,Heilongjiang University) ,  Li Xiaosong (School of Computer Science and Technology,Heilongjiang University) ,  Gu Fang (School of Mathematical Sciences,Heilongjiang University) ,  Zhou Ying (School of Mathematical Sciences,Heilongjiang University) ,  Ma Weijun (School of Mathematical Sciences,Heilongjiang University)
資料名： Heilongjiang Daxue Ziran Kexue Xuebao  (Heilongjiang Daxue Ziran Kexue Xuebao)
巻： 33  号： 4  ページ： 444-449  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2440A  ISSN： 1001-7011  CODEN： HDZXEQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ゲノムデータのクラスター分析は,特定の生物学的表現型に関連する遺伝子を複数のデータセットから同定することができる。従来のクラスタリング法は一方向クラスタリングを行うだけで,遺伝子発現プロファイルの特徴(遺伝子)あるいはサンプルをクラスタリングするだけで,遺伝子とサンプルの関連性は考慮されていない。遺伝子発現データに対して、新しい教師なし双方向クラスタリングアルゴリズムを提案し、同時に遺伝子とサンプルに対してクラスタリングを行った。提案したクラスタリング性能評価指標を改良し,改良クラスタリングアルゴリズムを用いて,二つのクラスタリングアルゴリズムの最適クラスタ数を決定した。この方法を乳腺癌と青少年関節リウマチの遺伝子発現データに応用し、結果は従来の方法と比較して、本方法が良好なクラスタリング効果を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *遺伝子 ,  性能評価 ,  関節リウマチ ,  *クラスタ ,  クラスタ分析 ,  *クラスタ化 ,  腺癌 ,  表現型 ,  青少年
準シソーラス用語： 遺伝子発現プロファイリング ,  クラスタリング法 ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  *遺伝子発現データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： gene ,  gene expression data ,  bi-clustering ,  validity index

分類 (2件)： 遺伝子発現  (EC02040Q) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 遺伝子発現データ ,  双方向 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  研究